중국 헤이롱장성 농산물 수출 영향요인에 관한 연구 = A Study on the Determinants of Agricultural Product Exports in Heilongjiang Province of China

국문 초록 (Abstract)

중국 헤이롱장성 농산물 수출 영향요인에 관한 연구

헤이룽장성(黑龍江省)은 중국의 핵심 상품 곡물 생산 기지로서, 천혜의 흑토 자원과 러시아 및 동북아 시장에 인접한 지리적 이점을 바탕으로 국가 식량 안보와 농업 대외 개방 구도에서 중추적인 지위를 차지하고 있다. 그러나 최근 글로벌 경제의 불확실성 심화, 보호무역주의의 대두, 그리고 복잡한 지정학적 환경 속에서 헤이룽장성의 농산물 수출은 구조적 불균형, 과도한 특정 시장 의존도, 심가공 역량 부족 및 브랜드 경쟁력 취약 등의 도전에 직면해 있다. 특히 역내포괄적경제동반자협정(RCEP)의 전면 발효와 2024년 12월 중국의 곡물 수출세 폐지 등 중대한 정책 변화가 이루어진 현시점에서, 수출 결정 요인을 정밀하게 식별하고 정책적 효과를 극대화하여 국제 경쟁력을 제고하는 것은 시급히 해결해야 할 과제이다.
본 연구는 헤이룽장성 농산물 수출의 결정 메커니즘을 체계적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 가장 대표적인 우위 작물인 대두, 옥수수, 쌀, 감자 등 4가지 품목을 연구 대상으로 선정하고, 2000년부터 2024년까지의 장기 패널 데이터를 활용하여 다차원 변수를 포함한 ‘확장 무역 중력 모델(Extended Trade Gravity Model)’을 구축하였다. 실증 분석은 러시아, 한국, 일본, 북한, 몽골 등 5개 주요 교역 상대국을 대상으로 수행되었다. 방법론적으로는 하우스만 검정(Hausman Test)을 통해 무작위효과 모델(Random Effects Model)을 최적 설명 모델로 확정하였으며, 종합 회귀 분석(Pooled OLS)을 병행하여 결과의 강건성을 검증하였다. 해당 모델은 수입국 GDP, 지리적 거리 등 전통적인 중력 변수뿐만 아니라, 환율 변동성, 공동 국경 효과, 항만 물류 성과, 자유무역협정(FTA), 품질 인증 수량 및 농산물 가공도 등의 변수를 혁신적으로 도입하여 제도적 환경과 산업 역량이 수출에 미치는 종합적인 영향을 고찰하였다.
실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통적인 중력 모델 변수는 유의미한 설명력을 가졌다. 수입국 GDP는 수출에 대해 뚜렷한 정(+)의 견인 효과를 보여 일본과 한국 등 구매력이 높은 시장의 잠재력이 큼을 시사했으며, 지리적 거리는 유의한 부(-)의 억제 효과를 나타내어 운송 비용이 여전히 주요 무역 장벽임을 확인하였다. 둘째, 제도 및 인프라 요인의 역할이 두드러졌다. 자유무역협정(특히 한·중 FTA 및 RCEP), 공동 국경의 이점, 항만 물류 시설의 개선은 무역 비용을 효과적으로 절감시키며 수출 성장을 촉진하였다. 셋째, ‘비가격 경쟁’ 요소가 날로 중요해지고 있다. 녹색·유기농 인증 수량의 증가와 농산물 가공 전환율의 제고는 수출 경쟁력을 유의미하게 강화시켰으며, 이는 수출 동력이 ‘물량 주도형’에서 ‘품질 및 기술 주도형’으로 전환되고 있음을 보여준다. 넷째, 작물별로 영향 요인의 이질성이 존재하여, 예컨대 대두 수출은 물류와 인증 요인의 혜택을 크게 받는 반면, 감자 수출은 FTA 정책에 더 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
이상의 결론을 바탕으로 본 논문은 다음과 같은 정책 제언을 제시한다. 우선, 시장 다변화 전략을 추진하여 대(對)러시아 국경 무역을 공고히 하는 동시에 RCEP의 기회를 활용해 일본, 한국 등 고부가가치 시장을 심층 공략해야 한다. 다음으로, 농업 전체 산업 사슬의 고도화를 추진하여 농산물 정·심가공 비중과 국제 품질 인증 보급률을 높이고 ‘한랭지 흑토(寒地黑土)’ 국제 브랜드를 육성해야 한다. 아울러 국경 간 물류 인프라를 보완하고 콜드체인 운송 체계를 완성해야 하며, 마지막으로 환율 리스크 조기 경보 및 국경 간 결제 메커니즘을 구축하여 수출 무역의 안정성과 지속 가능성을 보장해야 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As China's core commodity grain production base, Heilongjiang Province occupies a pivotal position in the national food security strategy and the pattern of agricultural opening-up, leveraging its unique black soil resources and geographical advantages adjacent to Russia and Northeast Asian markets. However, against the backdrop of intensifying global economic uncertainty, rising trade protectionism, and a complex geopolitical environment, agricultural exports from Heilongjiang still face challenges such as structural imbalances, excessive market dependence, insufficient deep-processing capabilities, and weak brand competitiveness. Particularly with the full implementation of the Regional Comprehensive Economic Partnership (RCEP) and significant policy adjustments—such as China's cancellation of grain export taxes in December 2024—precisely identifying export determinants, maximizing policy dividends, and enhancing international competitiveness have become critical issues requiring urgent resolution.
This study aims to systematically explore the determinant mechanisms of agricultural product exports in Heilongjiang Province. Focusing on four of the most representative advantageous crops—soybeans, corn, rice, and potatoes—the research utilizes long-term panel data from 2000 to 2024 to construct an "Extended Trade Gravity Model" incorporating multidimensional variables. The empirical analysis covers five major trading partners: Russia, South Korea, Japan, North Korea, and Mongolia. Methodologically, the Random Effects Model (REM) was established as the optimal explanatory model via the Hausman Test, combined with Pooled OLS for robustness verification. The model not only incorporates traditional gravity variables such as importer GDP and geographical distance but also innovatively introduces variables including exchange rate volatility, common border effects, port logistics performance, Free Trade Agreements (FTAs), the quantity of quality certifications, and the degree of agricultural processing, to comprehensively examine the combined impact of the institutional environment and industrial capabilities on exports.
The empirical results indicate the following: First, traditional gravity model variables are significantly effective. Importer GDP exerts a significant positive pulling effect on exports, highlighting the immense potential of high-purchasing-power markets like Japan and South Korea, while geographical distance shows a significant negative inhibitory effect, confirming that transportation costs remain a major trade barrier. Second, institutional and infrastructure factors play a significant role. FTAs (especially the China-Korea FTA and RCEP), common border advantages, and improved port logistics facilities have effectively reduced trade costs and promoted export growth. Third, "non-price competition" factors are becoming increasingly critical. Increases in the quantity of green/organic certifications and the agricultural processing conversion rate significantly enhance export competitiveness, signaling a transition in export dynamics from "quantity-driven" to "quality- and technology-driven." Fourth, there is heterogeneity in the degree of impact across different crops; for instance, soybean exports benefit significantly from logistics and certifications, while potato exports demonstrate greater sensitivity to FTA policies.
Based on these findings, this dissertation proposes the following policy recommendations: First, implement a market diversification strategy by utilizing RCEP opportunities to deepen engagement in high-end markets in Japan and South Korea while consolidating border trade with Russia. Second, promote the upgrading of the entire agricultural industrial chain by increasing the proportion of deep processing and international quality certification coverage to build the "Cold Region Black Soil" international brand. Third, accelerate the improvement of cross-border logistics infrastructure and perfect the cold chain transportation system. Finally, establish exchange rate risk warning and cross-border settlement mechanisms to ensure the stability and sustainability of export trade.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

黑龙江省作为中国核心的商品粮生产基地，凭借得天独厚的黑土资源与毗邻俄罗斯及东北亚市场的地缘优势，在国家粮食安全战略与农业对外开放格局中占据关键地位。然而，在当前全球经济不确定性加剧、贸易保护主义抬头及地缘政治环境复杂的背景下，黑龙江省农产品出口仍面临结构失衡、市场依赖度过高、深加工能力不足及品牌竞争力较弱等挑战。特别是随着RCEP的全面生效以及2024年12月中国取消原粮出口税等重大政策调整，如何精准识别出口决定因素、释放政策红利并提升国际竞争力，成为亟待解决的关键课题。
本研究旨在系统探究黑龙江省农产品出口的决定机制。研究选取大豆、玉米、大米和马铃薯四种最具代表性的优势农作物为对象，利用2000年至2024年的长跨度面板数据，构建了包含多维变量的“扩展贸易引力模型”。实证分析覆盖了俄罗斯、韩国、日本、朝鲜和蒙古等五个主要贸易伙伴国。在方法论上，通过豪斯曼检验（Hausman Test）确立了随机效应模型（Random Effects Model）为最优解释模型，并结合混合回归（Pooled OLS）进行了稳健性验证。模型不仅纳入了进口国GDP、地理距离等传统引力变量，还创新性地引入了汇率波动率、共同边界效应、港口物流绩效、自由贸易协定（FTA）、质量认证数量及农产品加工度等变量，以全面考察制度环境与产业能力对出口的综合影响。
实证结果表明：第一，传统的引力模型变量显著有效。进口国GDP对出口具有显著正向拉动作用，表明日韩等高购买力市场潜力巨大；地理距离呈显著负向抑制效应，运输成本仍是主要贸易阻力。第二，制度与基础设施因素作用显著。自由贸易协定（尤其是中韩FTA与RCEP）、共同边界优势以及港口物流设施的完善，均有效降低了贸易成本，促进了出口增长。第三，“非价格竞争”因素日益关键。绿色/有机认证数量与农产品加工转化率的提升显著增强了出口竞争力，表明出口动力正从“数量驱动”向“品质与技术驱动”转型。第四，各作物受影响程度存在异质性，如大豆出口显著受惠于物流与认证，马铃薯出口则对FTA政策更为敏感。
基于上述结论，本文提出以下政策建议：首先，实施市场多元化战略，在巩固对俄边境贸易的同时，利用RCEP契机深耕日韩高端市场；其次，推动农业全产业链升级，提升农产品精深加工比重与国际质量认证覆盖率，打造“寒地黑土”国际品牌；再次，加快补齐跨境物流短板，完善冷链运输体系；最后，建立汇率风险预警与跨境结算机制，以保障出口贸易的稳定性与可持续性。

목차 (Table of Contents)

• <목 차>
• 목차 ⅰ
• 표목차 ⅴ
• 그림목차 ⅶ
• 국문요약 ⅷ
• I. 서론 1
• 1. 연구배경 1
• 2. 연구 목적 4
• 3. 연구 방법 및 논문 구조 6
• 1）연구 방법 6
• 2）자료 출처 8
• 3）논문 구성 10
• II. 이론적 배경 및 선행 연구 12
• 1. 헤이롱장성의 농산품 수출 현황 12
• 1) 중국 농엄에서의 헤이롱장성 12
• 2) 중국 농제품 수출정책의 변동 14
• (1) WTO 가입 이후의 시장화 조정 단계(2001-2012년) 14
• (2) ‘일대일로‘ 및 농업의 해외진출 심화 단계(2013-2017년) 14
• (3) 중미 무역마찰 및 농제품 수입구조 조정 단계(2018-2020년) 15
• (4) RCEP 발효와 고표준 대외개방 단계 (2021-현재) 15
• (5) 중국의 곡물 수출세 폐지 정책(2024년 12월) 15
• 3) 헤이롱장성 농산물 수출 현황 17
• (1) 헤이롱장성 쌀 수출 현황 17
• (2) 헤이롱장성 대두 수출 현황 20
• (3) 헤이롱장성 옥수수 수출 현황 22
• (4) 헤이롱장성 감자 수출 현황 24
• 2. 이론적 배경 26
• 1) 비교 우위 이론 26
• 2) 신무역 이론 28
• 3) 중력 모델 29
• 3. 선행 연구 31
• 1) 헤이롱장성 농업 및 농산물 관련 연구 31
• 2) 헤이롱장성 농산물 수출 관련 연구 32
• 3) 중력 모델을 이용한 농산물 수출 관련 연구 33
• III. 연구가설 및 모델 설정 37
• 1. 연구 가설 설정 37
• 1) 수입국의 GDP가 농산물 수출에 미치는 영향에 관한 가설 37
• 2) 수입국과의 지리적 거리가 농산물 수출에 미치는 영향에 관한 가설 38
• 3) 환율 변동률이 농산물 수출액에 미치는 영향에 관한 가설 39
• 4) 접경국이 농산물 수출에 미치는 영향에 관한 가설 40
• 5) 항만 물류의 성과가 농산물 수출에 미치는 영향에 관한 가설 41
• 6) 자유무역협정이 농산물 수출에 미치는 영향에 관한 가설 43
• 7) 품질인증이 농산물 수출에 미치는 영향에 관한 가설 44
• 8) 식품 가공도가 농산물 수출액에 미치는 영향에 관한 가설 45
• 2. 연구 모델 설정 46
• 1) 모델 선택 및 확장 논리 46
• 2) 패널 모델 설정 47
• 3) 모델 프레임워크 49
• 3. 변수 정의 50
• IV. 실증 분석 및 결과 53
• 1. 기술통계 및 기초 분석 53
• 1) 기술통계 분석 53
• 2) 상관성 분석(Correlation analysis) 60
• 3) 다중공선성(Multicollinearity)검증 67
• 4) 이분산성(Heteroscedasticity)검증 69
• 5) 단위근(Unit root)검증 72
• 2. 실증 분석 76
• 1) 하우스만(Hausman)검증 76
• 2) 종합 회귀 분석(Pooled OLS) 78
• 3) 고정효과 모델(Fixed Effects Model) 95
• 4) 무작위효과 모델(Random Effects Model) 103
• 5) 고정효과 모형과 확률효과 모형의 결과 비교 분석 109
• 6) 확장 중력모델 분석 결과 111
• 7) 강건성 검증 118
• 3. 실증 분석 결과 및 정책 제언 121
• 1) 실증 분석 결과 121
• 2) 정책 제언 131
• V. 결론 159
• 1. 연구 내용 요약 159
• 2. 연구의 의의 및 특징 166
• 1) 이론적 의의 166
• 2) 실증적• 정책적 의의 167
• 3) 연구의 특징 168
• 3. 연구의 한계와 향후 과제 170
• 참고문헌 177
• 1. 국내 참고 문헌 177
• 2. 중국어 참고 문헌 177
• 3. 영어 참고 문헌 180
• 中文摘要 186
• Abstract 188
• <표 목차>
• <표 1> 헤이롱장성이 중국 국물 생산에서의 지위(일부 주요 지표) 13
• <표 2> 중국 농산물 수출 관련 정책 단계 및 특징 17
• <표 3> 헤이룽장성 주요 대상국별 쌀 수출 구조 19
• <표 4> 헤이롱장성 주요 대상국별 대두 수출 구조 개괄 21
• <표 5> 헤이롱장성 주요 대상국 옥수수 및 가공제품 수출 구조 개요 23
• <표 6> 헤이롱장성 주요 대상국 감자 및 가공제품 수출 구조 개요 25
• <표 7> 전인 연구 종합 표 34
• <표 8> 주요 변수 정의 및 설명 51
• <표 9> 헤이롱장성 대두 수출 관련 변수 기술통계 55
• <표 10> 헤이롱장성 옥수수 수출 관련 변의 기술통계 56
• <표 11> 헤이롱장성 쌀 수출 관련 변수 기술통계 58
• <표 12> 헤이롱장성 감자 수출 관련 변수 기술통계 59
• <표 13> 대두 수출액과 주요 변수들의 상관계수 행렬 62
• <표 14> 옥수수 수출액과 주요 변수들의 상관계수 행렬 63
• <표 15> 쌀 수출액과 주요 변수들의 상관계수 행렬 65
• <표 16> 감자 수출액과 주요 변수들의 상관계수 행렬 67
• <표 17> 네 가지 작물의 수출 회귀모델 다중공선성(VIF)김증 68
• <표 18> 주요 농산물의 수출 모델 이분산성 검증 결과(Breusch-Pagan법) 70
• <표 19> 대두 수출 관련 변수 패널 단위근 검증 결과 74
• <표 20> 옥수수 수출 관련 변수 패널 단위근 검증 결과 74
• <표 21> 쌀 수출 관련 변수 패널 단위근 검증 결과 75
• <표 22> 감자 수출 관련 변수 패널 단위근 검증 결과 75
• <표 23> 고정효과와 무작위효과 모델의 Hausman 검증 결과 77
• <표 24> 헤이롱장성 대두 수출 영향 요인 통합회귀 결과(강건 표준오차) 80
• <표 25> 헤이롱장성 옥수수 수출 영향 요인 통합회귀 결과(강건 표준오차) 84
• <표 26> 헤이롱장성 쌀 수출 영향 요인 통합회귀 결과(강건 표준오차) 88
• <표 27> 헤이롱장성 감자 수출 영향 요인 통합회귀 결과(강건 표준오차) 92
• <표 28> 헤이롱장성 대두 수출 고정효과 모델 결과 97
• <표 29> 헤이롱장성 옥수수 수출 고정효과 모델 결과 99
• <표 30> 헤이롱장성 쌀 수출 고정효과 모델 결과 101
• <표 31> 헤이롱장성 감자 수출 고정효과 모델 결과 102
• <표 32> 헤이롱장성 대두 수출 무작위효과 모델 결과 105
• <표 33> 헤이롱장성 옥수수 수출 무작위효과 모델 결과 106
• <표 34> 헤이롱장성 쌀 수출 무작위효과 모델 결과 107
• <표 35> 헤이롱장성 감자 수출 무작위효과 모델 결과 109
• <표 36> 고정효과(FE) 및 확률효과(RE) 모델의 주요 변수 추정치 비교 110
• <표 37> 주요 변수들의 수출 영향 회귀 결과 비교(고정효과 모델 추정) 123
• <표 38> 수입국 GDP 요인에 따른 수출 증진 전략 비교 134
• <표 39> 환율 변동 요인에 따른 위험 저감 전략 비교 138
• <표 40> 자유무역협정 요인에 따른 협정 활용 주요 전략 비교 140
• <표 41> 품질 인증 요인에 따른 표준 및 브랜드 강희 주요 전략 비교 143
• <표 42> 가공 수준 요인에 따른 산업 연겨 주요 전략 비교 147
• <표 43> 거리 요인에 따른 물류 운송 개선 주요 전략 비교 150
• <표 44> 국경 인접 요인에 따른 국경 협력 심화 주요 전략 비교 153
• <표 45> 항구 물류 요인에 따른 인프라 개선 주요 전략 비교 156
• <표 46> 각 변수의 네 가지 작물 수출 영향 방향 및 유의성 차이 165
• <그림 목차>
• <그림 1> 헤이홍장성 농산물 수출 영향 요인의 인구 프레임위크 50
• <그림 2> 대두 모델 잔차 적합값 산점도 70
• <그림 3> 옥수수 모델 잔차 적합값 산점도 71
• <그림 4> 씰 모델 잔차 적합값 산점도 71
• <그림 5> 감자 모델 잔차 적합값 산점도 72
• <그림 6> 대두 Pooled OLS 회귀의 잔차-적합값 산점도(잔차도) 81
• <그림 7> 대두 Pooled OLS 회귀의 잔차 정규 확률도(Normal Q-Q 도) 81
• <그림 8> 옥수수 Pooled OLS 회귀의 잔차-적합값 산점도(잔차도) 85
• <그림 9> 옥수수 Pooled OLS 회귀의 잔차 정규 확률도(Normal Q-Q 도) 85
• <그림 10> 쌀 Pooled OLS 회귀의 잔차-적합값 산점도(잔차도) 89
• <그림 11> 쌀 Pooled OLS 회귀의 잔차 정규 확률도(Normal Q-Q 도) 89
• <그림 12> 감자 Pooled OLS 회귀의 잔차-적합값 산점도(잔차도) 93
• <그림 13> 감자 Pooled OLS 회귀의 잔차 정규 확률도(Normal Q-Q 도) 93
• <그림 14> 품질인증(lnCERT)계수의 상이한 물델 간 비교(각 작물별) 119
• <그림 15> 물류 인프라(lnPORT)계수의 상이한 모델 간 비교(각 작물별) 120